デバイスの指紋

デバイスフィンガープリントまたはマシンフィンガープリントは、識別を目的としてリモートコンピューティングデバイスのソフトウェアとハ​​ードウェアについて収集される情報です。この情報は通常、フィンガープリントアルゴリズムを用いて簡潔な識別子に統合されます。最も一般的なフィンガープリントの一つはブラウザフィンガープリントで、デバイスのウェブブラウザとのやり取りによって収集される情報に基づいています。 [ 1 ] : 1

デバイスフィンガープリントは、永続的なクッキー（およびゾンビクッキー）がブラウザで読み取れない場合や保存できない場合、クライアントのIPアドレスが隠されている場合、または同じデバイスで別のブラウザに切り替えた場合でも、個々のデバイスを完全にまたは部分的に識別するために使用できます。[ 2 ] これにより、サービスプロバイダーは、個人情報の盗難やクレジットカード詐欺を検出して防止できるだけでなく、[ 3 ] : 299 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]個人の閲覧履歴の長期記録をコンパイルして（ターゲット広告を配信したり[ 7 ] : 821 [ 8 ] : 9 ターゲットを絞った攻撃を配信したり[ 9 ] : 8 [ 10 ] : 547 ）することもできます。これは、インターネットプライバシー擁護者にとって大きな懸念事項です。[ 11 ]

歴史

ウェブ解析サービスでは、ウェブブラウザの基本設定情報が長年収集されてきました。これは、実際の人間のウェブトラフィックを測定し、様々なクリック詐欺を未然に防ぐことを目的としています。1990年代後半に導入されて以来、クライアントサイドスクリプティングは徐々に多様な情報を収集できるようになり、2003年には既に一部のコンピュータセキュリティ専門家がウェブブラウザによる一括パラメータ抽出の容易さについて不満を表明していました。 [ 12 ]

2005年、カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者たちは、 TCPタイムスタンプを使ってデバイスのクロックスキューを推定し、その結果としてデバイスのハードウェアフィンガープリントをリモートで取得する方法を示しました。 [ 13 ]

2010年、電子フロンティア財団（EFF）は、訪問者がブラウザフィンガープリントをテストできるウェブサイトを立ち上げました。[ 14 ] 470,161個のフィンガープリントのサンプルを収集した後、ブラウザフィンガープリントから少なくとも18.1ビットのエントロピーが得られると測定されました。 [ 15 ]しかし、これはキャンバスフィンガープリントの進歩以前のことで、キャンバスフィンガープリントはさらに5.7ビットのエントロピーを追加できると主張しています。EFFが運営するツールであるPanopticlickは、フィンガープリントの83.6%が一意であり、FlashまたはJavaの場合は94.2%が一意であることを示しました。[ 16 ]

2012年、カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者であるキートン・モウリーとホヴァヴ・シャチャムは、 HTML5のキャンバス要素を使ってウェブブラウザのデジタル指紋を作成する方法を示しました。 [ 17 ] [ 18 ]

2013年には、 Alexaのトップ10,000サイトのうち少なくとも0.4％が、いくつかの既知の第三者によって提供されたフィンガープリンティングスクリプトを使用していることが判明しました。[ 10 ]：546

2014年、Alexa上位10,000サイトのうち5.5%が、合計20のドメインから配信されているキャンバスフィンガープリンティングスクリプトを使用していることが判明しました。スクリプトの圧倒的多数（95%）はAddThisによって配信されていました。AddThisは、同年1月から一部のクライアントに知られることなくキャンバスフィンガープリンティングの使用を開始しました。[ 19 ] : 678 [ 20 ] [ 17 ] [ 21 ] [ 4 ]

2015年に、ブラウザフィンガープリンティングを防ぐ機能がFirefoxバージョン41に導入されましたが[ 22 ]、それ以降は実験段階にとどまっており、デフォルトでは開始されていません。[ 23 ] 同じ年に、 Firefoxバージョン42で強化されたトラッキング防止機能が導入され、プライベートブラウジング中のトラッキングから保護します[ 24 ] 。この機能は、 Disconnect Mobileによって公開されたリストにあるサードパーティのドメインからのスクリプトをブロックすることで実現しました。

2016年にAmIUniqueが行った調査では、指紋の89.4%が固有であり、それらを識別するための属性は常に進化していることが判明しました。[ 16 ]

AppleはWWDC 2018 で、macOS MojaveのSafariは「ユーザーがウェブを閲覧する際に簡略化されたシステム情報を表示し、システム設定に基づく追跡を防止します」と発表しました。 [ 25 ] 2018年の調査「Hiding in the Crowd」によると、指紋の33.6%のみが固有です。モバイルデバイスではその差はさらに大きく、モバイル指紋の18.5%が固有で、以前のデータでは81%でした。この調査ではまた、デスクトップコンピュータの指紋は主に属性の組み合わせによって固有であるのに対し、モバイルデバイスでは固有の値を持つ属性が表示されることも示されました。[ 16 ]

2019年、Firefoxバージョン69以降では、非プライベートブラウジング中でもすべてのユーザーに対して強化されたトラッキング防止がデフォルトでオンになりました。 [ 26 ]この機能は2015年にプライベートブラウジングを保護するために初めて導入され、その後2018年にオプトイン機能として標準ブラウジングに拡張されました。

多様性と安定性

デバイス フィンガープリントのコンセプトの動機は、人間の指紋の法医学的価値に由来しています。

時間の経過とともに、フィンガープリントによってデバイスを一意に識別するためには、フィンガープリントは十分に多様で、かつ十分に安定している必要があります。実際には、多様性も安定性も完全には達成できず、一方を向上させると他方に悪影響を与える傾向があります。たとえば、ブラウザのフィンガープリントに追加のブラウザ設定を組み込むと、通常は多様性は向上しますが、ユーザーがその設定を変更すると、ブラウザのフィンガープリントも変更されるため、安定性も低下します。[ 1 ]：11 ただし、ユーザーの反対がない場合、フィンガープリントは、特に多種多様なデータに基づくことができるため、識別が難しくありません。たとえば、調査によると、ユーザーの56.86％が固有の拡張子を持っており、人口の34％は使用されているフォントの43文字によって識別できます。[ 16 ]

ある程度の不安定性は、部分的に異なるものの、おそらく同じデバイスに属する可能性のあるフィンガープリントをリンクすることで補うことができます。これは、単純なルールベースのリンクアルゴリズム（例えば、ブラウザのバージョンが時間の経過とともに増加する場合、ブラウザのバージョンのみが異なるフィンガープリントをリンクするなど）や機械学習アルゴリズムによって実現できます。[ 27 ]

エントロピーは多様性を測定するいくつかの方法の 1 つです。

識別情報のソース

デバイスにローカルにインストールされたアプリケーションは、デバイスのソフトウェアとハ​​ードウェアに関する膨大な情報を収集できます。これには、マシンのハードウェアに割り当てられたMACアドレスやシリアル番号などの固有識別子が含まれることがよくあります。実際、デジタル著作権管理（DRM）を採用したプログラムは、まさにこの情報をデバイスを一意に識別する目的で利用しています。

たとえ識別情報を収集・共有するように設計されていない場合でも、ローカルアプリケーションは、意図せずして、やり取りするリモートの相手に識別情報を公開してしまう可能性があります。最も顕著な例はウェブブラウザです。ウェブブラウザは、リモートからの識別を可能にするほどの多様かつ安定した情報を公開していることが証明されています。詳細は、§ ブラウザフィンガープリントを参照してください。

アプリケーション層以下では、データ伝送に使用されるプロトコルを活用することで、多様かつ安定した情報を収集することも可能です。OSI参照モデルの層別に分類すると、フィンガープリンティングに利用できるプロトコルの例は以下のとおりです。

パッシブフィンガープリンティング技術では、フィンガープリンティング者が対象デバイスから発信されたトラフィックを監視するだけで済みますが、アクティブフィンガープリンティング技術では、フィンガープリンティング者が対象デバイスへの接続を開始する必要があります。対象デバイスが接続を開始し、それを介して対象デバイスとのやり取りを必要とする技術は、セミパッシブと呼ばれることもあります。[ 13 ]

ブラウザフィンガープリント

ウェブブラウザから多様かつ安定した大量の情報を収集できるようになったのは、1990年代後半に導入されたクライアントサイドスクリプト言語のおかげです。現在、FingerprintJS、ImprintJS、ClientJSといったオープンソースのブラウザフィンガープリンティングライブラリがいくつか存在しますが、FingerprintJSは最も頻繁に更新されており、ImprintJSやClientJSを大幅に置き換えています。[ 31 ]

ブラウザ版

ブラウザは、User-Agent リクエスト ヘッダーで、名前とバージョン、および互換性情報を提供します。[ 32 ] [ 33 ]これはクライアントから自由に提供されるステートメントであるため、クライアントのアイデンティティを評価する際に信頼すべきではありません。代わりに、ブラウザの種類とバージョンは、その動作の癖を観察することで推測できます。たとえば、HTTP ヘッダー フィールドの順序と数は、各ブラウザ ファミリごとに固有です[ 34 ] : 257 [ 35 ] : 357 また、最も重要なのは、各ブラウザ ファミリとバージョンがHTML5の実装において異なることです[ 9 ] : 1 [ 34 ] : 257 CSS [ 36 ] : 58 [ 34 ] : 256 およびJavaScript [ 10 ] : 547,549-50 [ 37 ] : 2 [ 38 ] [ 39 ]このような違いは、JavaScript を使用してリモートでテストできます。パーサーの挙動のハミング距離比較は、ブラウザのバージョンの大部分を効果的に識別し、区別できることが示されている。[ 9 ]：6

ブラウザ拡張機能

ブラウザ固有の拡張機能やプラグインの組み合わせを、直接フィンガープリントに追加することができます。[ 10 ] : 545 拡張機能は他のブラウザ属性の動作を変更する可能性があり、ユーザーのフィンガープリントにさらなる複雑さが加わります。[ 40 ] : 954 [ 41 ] : 688 [ 8 ] : 1131 [ 42 ] : 108 Adob​​e FlashプラグインとJavaプラグインは、廃止される前はユーザー情報にアクセスするために広く使用されていました。[ 35 ] : 3 [ 10 ] : 553 [ 39 ]

ハードウェアのプロパティ

ユーザーエージェントは、HTTPヘッダーで電話機のモデルなどのシステムハードウェア情報を提供する場合があります。 [ 42 ]：107 [ 43 ]：111 ユーザーのオペレーティングシステム、画面サイズ、画面の向き、ディスプレイのアスペクト比に関するプロパティも、 JavaScriptを使用してCSSメディアクエリの結果を観察することで取得できます。 [ 36 ]：59-60

閲覧履歴

フィンガープリンティング装置は、CSSセレクターを使ってJavaScriptでリストを照会することで、ブラウザが以前に訪問したリスト内のサイトを特定できます:visited。[ 44 ]：5 通常、50の人気ウェブサイトのリストがあれば、一意のユーザー履歴プロファイルを生成し、ユーザーの興味に関する情報を提供するのに十分でした。[ 44 ]：7、14 しかし、その後ブラウザはこのリスクを軽減しました。[ 45 ]

フォントメトリクス

文字の境界ボックスは、アンチエイリアシングとフォントヒントの設定によってブラウザごとに異なり、JavaScriptで測定することができます。[ 46 ]：108

キャンバスとWebGL

キャンバスフィンガープリンティングは、 WebGLがブラウザで2Dおよび3Dグラフィックスをレンダリングするために使用するHTML5のキャンバス要素[ 47 ]を使用して、インストールされているグラフィックスドライバ、グラフィックスカード、またはグラフィックス処理装置（GPU）に関する識別情報を取得します。キャンバスベースの技術は、インストールされているフォントを識別するためにも使用できます。[ 43 ]：110 さらに、ユーザーがGPUを持っていない場合は、代わりにCPU情報をフィンガープリンティングに提供できます。

キャンバスフィンガープリンティングスクリプトは、まず指定されたフォント、サイズ、背景色でテキストを描画します。ユーザーのブラウザでレンダリングされたテキスト画像は、ToDataURL Canvas APIメソッドによって復元されます。ハッシュ化されたテキストエンコードされたデータがユーザーのフィンガープリントとなります。[ 19 ] [ 18 ] : 2-3,6 キャンバスフィンガープリンティング手法は、5.7ビットのエントロピーを生成することが示されています。この手法はユーザーのGPUに関する情報を取得するため、得られる情報エントロピーは、画面解像度やJavaScript機能といった従来のブラウザフィンガープリント手法のエントロピーとは「直交」しています。[ 18 ]

ハードウェアベンチマーク

ベンチマークテストは、さまざまな単純な暗号化アルゴリズムを実行するために使用されたCPU時間を比較することによって、ユーザーのCPUがAES-NIまたはIntel Turbo Boostを使用しているかどうかを判断するために使用できます。[ 48 ]：588

デバイスの実際のバッテリー状態に基づいて短期的な指紋を構築するBattery APIや[ 49 ] : 256、 またはユーザーのエントロピーに基づいて波形を生成するために呼び出すことができるOscillatorNodeなどの特殊なAPIも使用できます。[ 50 ] : 1399

デバイスのベンダーによって指定された暗号化ハッシュ関数であるデバイスのハードウェアIDを照会して指紋を作成することもできます。[ 43 ]：109,114

ブラウザフィンガープリンティングの緩和策

ブラウザ フィンガープリンティングの影響を軽減し、不要な追跡を防止してユーザーのプライバシーを向上させるさまざまなアプローチが存在しますが、最新の Web ブラウザの豊富な機能を維持しながらフィンガープリンティングを防止できる究極のアプローチは存在しません。

簡素化された指紋認証を提供

キャンバス読み取りを試行する Web サイトに関する一般的な Tor ブラウザ通知。

ユーザーは、ブラウザのフォント、デバイスID、キャンバス要素のレンダリング、WebGL情報、ローカルIPアドレスなどの識別情報の利用可能性を最小限に抑えるWebブラウザを選択することで、指紋の採取可能性を下げようとするかもしれません。[ 43 ]：117

2017年にはMicrosoft Edgeが最もフィンガープリントしやすいブラウザとされ、Firefox、Google Chrome、Internet Explorer、Safariがそれに続く。[ 43 ]：114 モバイルブラウザの中では、Google ChromeとOpera Miniが最もフィンガープリントしやすく、モバイルFirefox、モバイルEdge、モバイルSafariがそれに続く。 [ 43 ]：115

Torブラウザは、キャンバスやWebGL APIなどの指紋認証可能な機能を無効にし、指紋認証の試行をユーザーに通知します。[ 19 ]

Torブラウザは、多様性を低減するために、ウェブページが表示できるウィンドウの幅と高さを任意のピクセル数に設定できず、特定の値のみが許可されます。その結果、ウェブページはウィンドウボックス化され、ブラウザウィンドウよりもわずかに小さいスペースを埋め尽くします。[ 51 ]

2020年にはChromeはフィンガープリンティングをブロックしていなかったが、Brave、Firefox、Torはブロックしていた。[ 52 ]

偽造指紋の提供

フィンガープリンティング装置に公開されている情報（例えば、ユーザーエージェント）の一部を偽装すると、多様性が減少する可能性があります。[ 53 ]：13 しかし、偽装された情報によって、実際のブラウザ情報よりも、そのような戦略を使用していない他のすべてのユーザーとユーザーを区別できる場合は、逆の結果も得られます。[ 10 ]：552

サイト訪問ごとに情報を異なる方法で偽装することで、例えば、少量のランダムノイズでサウンドとキャンバスのレンダリングを乱すなどして、安定性を低下させることができます。[ 7 ]：820,823 この技術は2020年にBraveブラウザに採用されました。[ 54 ]

スクリプトをブロックする

サードパーティドメイン、そして場合によってはファーストパーティドメインから提供されるクライアントサイドスクリプトを盲目的にブロックすると（例えばJavaScriptを無効化したりNoScriptを使用したり）、ウェブサイトが利用できなくなる場合があります。推奨されるアプローチは、トラッキングドメインのブラックリストに登録されているか（ほとんどの広告ブロッカーが採用しているアプローチ）、過去の観察結果からトラッキングの意図が推測されるか（Privacy Badgerが採用しているアプローチ）、ユーザーを追跡していると思われるサードパーティドメインのみをブロックすることです。[ 55 ] [ 20 ] [ 56 ] [ 57 ]

複数のブラウザを使用する

同じマシン上の異なるブラウザは通常、異なるフィンガープリントを持ちますが、両方のブラウザがフィンガープリントに対して保護されていない場合、2つのフィンガープリントが同じマシンから発信されたものと識別される可能性があります。[ 58 ]

参照

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